Machine Learning/공부 기록6 랭체인 튜토리얼 랭체인 문서를 보면서 튜토리얼을 따라해보았다. GPT store가 있기 때문에 이것이 왜 필요한지 실제 사용해보면서 느낀 점과 좋은 점들을 정리해보았다. 코드 정리는 여기보다는 아래 colab 링크를 걸어두었습니다. 정의 LLM은 일반적인 상황에서 프롬프트에 응답하는 데 탁월하지만, 훈련한 적이 없는 특정 영역에서는 성능이 떨어진다. 또한 이런 프롬프트를 실제 프로덕션에서 사용하는 것은 다른 이야기다. 사람들이 ChatGPT를 이용하는 과정에서는 틀릴 수도 있다는 생각을 가지지만 실제 특정 앱을 이용할 때는 이를 예상하지 못하기 때문이다. LLM을 제품으로 만들기 위해서는 결국 퀄리티를 유지하기 위한 다양한 작업들이 필요합니다. LangChain은 이러한 데이터 응답 애플리케이션을 개발하기 위한 중간 단.. 2024. 1. 31. [허깅페이스] Diffusers Tutorial - 모델 사용하기 오늘은 허깅페이스를 소개하고 사용하는 법에 대해 잘 정리되어 있는 튜토리얼 을 정리해보려고 합니다. 기업 스토리 & 서비스 소개 허깅페이스는 딥러닝 개발자들의 깃헙이라고 이해했는데 해당 기업에 대해 간단하게 소개해보고 넘어가보려 한다. 출처는 Contrary Research의 HuggingFace analysis 글을 토대로 작성했다. 라이브러리 사용의 글이니 정말 간단하게만 작성했다. 기업 스토리 1. 처음에는 10대 청소년과 상호작용할 수 있는 챗봇 서비스로 시작했음. 2. 챗봇 서비스를 구현하다보니 그 기반인 NLP 모델을 오픈소스화하기 시작했고 이게 개발자 커뮤니티에서 순식간에 인기를 얻었음. 3. 챗봇 서비스를 포기하고 대규모 NLP 모델을 수집해서 오픈 소스로 제공하기 시작한게 오늘의 허깅페이.. 2023. 12. 30. A/B 테스트에서의 양측검정 vs 단측검정 이 글은 "One-tailed vs Two-tailed Tests of Significance in A/B Testing"(링크)에 대해서 번역한 글입니다. 쓰게 된 배경은 저조차도 실무에서 A/B 테스트를 하는 과정에서 당연히 양측 검정을 해왔는데 단측검정이 실제 A/B 테스트에서 더 효과적일 수 있다는 점을 정리한 글이어서 혹시나 저와 같은 생각을 가지고 계신 분들을 위해 정리해본 글입니다. 심지어 서론에서 글을 쓰신 분은 너무나 답이 단측검정으로 자명해서 이 의문에 대해서 대수롭게 여기지 않았다는 점에서 너무 관행처럼 일했던 내 자신을 반성한다... 다행히도 Optimizely, VWO, 어도비 타겟 등 실제로 A/B 테스팅 툴을 제공하는 밴더사조차도 대부분 양측검정을 default로 제공하고 있다.. 2023. 10. 12. 시각적 이해를 위한 머신러닝 5~7강 본 강의는 유튜브에 올라와 있는 "시각적 이해를 위한 머신러닝"이라는 서울대 데이터 사이언스 대학원(GSDS) 강의를 보고 정리한 글입니다. 대학원을 다니지 않고도 이렇게 좋은 강의를 들을 수 있어서 강의를 공유해주신 이준석 교수님께도 너무 감사합니다... 5~7강까지는 CNN, 신경망 훈련에 필요한 개념들에 대한 설명을 다루고 있고 이전에 동일한 교수님의 머신러닝과 딥러닝1이라는 강의 내용과 완전히 똑같아서, 새롭게 알게된 내용 & 메모해둘만한 내용 위주로만 정리했습니다! 원본 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=mmk7dn2fIxE&list=PL0E_1UqNACXDTwuxUzCl5AeEjXBfWxCwc&index=6 5. Convolutional Neural Networ.. 2023. 10. 2. 이전 1 2 다음
